区块链环境下网络舆情传播影响因素模型研究

王晰巍　李玥琪　于雪等

关键词： 区块链； 网络舆情； 传播过程； 影响因素； 模型

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２３．０４．０１１

〔中图分类号〕Ｇ２０６ 〔文献标识码〕Ａ 〔文章编号〕１００８－０８２１ （２０２３） ０４－０１１３－１２

人民网研究院发布的《中国移动互联网发展报告（２０２２）》显示， 当前我国区块链技术应用加速发展， 公共服务应用成效显著［１］ 。区块链技术应用基础逐渐扎实， 生态结构逐渐完善、技术融合加速且创新不断， 产业规模与企业数量快速增长，区块链技术在各领域的实践应用成果丰硕。在区块链技术与产业应用各领域进行深度融合的背景下，涌现出了社交平台Ｓｔｅｅｍｉｔ 及Ｍｉｎｄｓ、内容创造和分享平台ＤＡＣＣ、ＹＯＹＯＷ 和“来豆”， 以及专注于短视频领域的内容公链ＣＯＳ 等。同时， 区块链技术在网络舆情平台中的应用也趋见成熟。区块链技术在保证社交媒体个人隐私数据传播安全的同时， 也保证了网络虚假信息传播的可追溯性及可识别性，对实现网络舆情治理和提高舆情空间生态性具有积极的作用。

目前， 国内外学者对区块链环境下的信息传播内容展开了相关研究。国外学者在意识形态、态度定位和区块链交叉研究中指出， 区块链技术在Ｓｔｅｅｍｉｔ、Ｃｒｅａｔｉｖｅｃｈａｉｎ、Ｄｅｍｏｃｒａｃｙ Ｅａｒｔｈ［２］ 、Ｂｉｔｎａ?ｔｉｏｎ 和ＳＰ Ｃｈａｉｎ［３］ 平台设计过程中的应用， 对于避免舆情带来的社会危害具有非常重要的嵌入价值。同时， 应用区块链技术设计基于加密货币的激励系统， 构建高效的代币经济模型［４］ ， 用以规范、引导舆情用户行为， 不但可以为舆情用户创造一定的经济价值， 也可以持续提升舆情传播效果［５］ 。在Ｔｗｉｔｔｅｒ 上采用区块链技术可以构建公共话语权［６］ ，保证区块链环境下信息传播行为的安全性［７］ 。通过对Ｆａｃｅｂｏｏｋ 和区块链的对比［８－９］ ， 发现技术和资源壁垒导致世界上有５０ 亿人未能在区块链技术和Ｆａ?ｃｅｂｏｏｋ 的组合应用中获益， 甚至加剧了信息不对称，造成了不平等。国内学者研究了区块链环境下网络舆情的信息传播特征及规律， 发现区块链环境下虚假信息得以遏制并可重构良好的舆论生态［１０］ 。区块链技术的应用可以构建网络舆情风险管理体系，提高舆情风险管理效率［１１］ ， 区块链技术能力也会影响网民舆情信息质量感知［１２］ 。从国内外研究现状来看， 目前针对区块链舆情传播的研究未形成系统的理论体系， 相关研究成果较少。虽然国内外学者普遍认为区块链技术在网络舆情领域应用起到了积极作用， 但区块链环境下网络舆情传播的过程如何， 哪些因素影响了区块链环境下网络舆情传播，如何基于传播影响因素的分析， 利用区块链技术实现更好的社交网络舆情治理， 进一步优化区块链环境下的网络舆情生态空间， 对于舆情管理部门和舆情监管平台都具有重要的理论价值和现实意义。

本文在研究中主要解决以下３ 个研究问题： ①区块链环境下网络舆情的传播过程如何？ ②如何构建区块链环境下网络舆情传播的影响因素模型？ ③区块链环境下驱动网络舆情传播的影响因素之间有什么关系？ 本文在理论层面上， 采用经典信息传播模式及信息生态理论， 对区块链环境下网络舆情传播过程及影响因素进行分析， 为理解区块链环境下网络舆情的传播过程及特征规律提供理论和算法支撑。在实践层面上， 从影响区块链环境下网络舆情传播的不同因素出发， 提出构建良好的网络舆论生态空间的关键对策， 为相关舆情监管机构更好地利用区块链技术实现舆情监管提供治理对策。

１理论基础及文献综述

１.１区块链环境下信息传播模式理论

经典信息传播模式理论由Ｌａｓｓｗｅｌｌ Ｈ Ｄ［１３］ 提出， 指出信息传播模式主要包括５ 大要素， 分别为Ｗｈｏ（谁）、Ｗｈａｔ（说什么）、Ｗｈｉｃｈ（通过什么渠道）、Ｗｈｏｍ（对谁说）、Ｗｈａｔ Ｅｆｆｅｃｔ（产生什么效果）。Ｗｈｏ指信源、信息传播者， Ｗｈａｔ 指传播内容， Ｗｈｉｃｈ指传播媒介， Ｗｈｏｍ 指信宿主、信息接受者， ＷｈａｔＥｆｆｅｃｔ 指信息接受效果。经典信息传播模式理论是信息传播研究的典范， 阐明了信息传播过程中的关键要素以及要素之间的机理关系， 成为网络舆情空间中舆情演化、信息传播及群体性事件中信息流动的支撑理论［１４］ 。区块链环境下的信息传播以经典信息传播要素为基础， 受到多种因素的交互影响，包括区块链环境下传播网络的结构特点、信息发布者的影响力、信息内容的话题质量以及区块链平台提供的数据存储方式的技术影响等。对于区块链环境下的网络舆情传播研究， 经典的信息传播模式理论没有考虑到信息反馈问题， 以及信息生产者和接受者在信息传播中的作用。因此， 本研究基于经典信息传播理论进一步引入信息生态理论， 分析区块链环境下的网络舆情传播规律。

１.２区块链环境下信息生态理论

信息生态理论源于张新时院士提出的信息生态学概念， 指出它不仅具有信息科学的高科技与信息理论的优势， 而且继承和发展了生态学的传统理论， 强调对人类、生态系统及生物圈生存有关问题的综合分析研究、模拟与预测［１５］ 。信息生态是指在特定的信息空间， 以满足信息需求为目标， 强调以信息技术为手段， 以信息反馈和传递为纽带， 以信息人和信息环境之间的互动而形成的相互关系总和。其中， 信息人和信息环境之间存在“均衡” 或者“失衡” 的运动状态， 均衡的状态有赖于“信息人、信息技术、信息环境和信息” 四因子的和谐发展［１６］ 。多数学者采用信息生态理论对网络舆情进行分析， 如利用信息生态链理论构建网络舆情信息生态链［１７］ 、分析微博舆情传播结构［１８］ 等； 采纳信息生态系统理论构建微博舆论生态系统［１９］ ，并对社交媒体网络舆情生态［２０－２１］ 进行评价等。从信息生态理论视角出发， 区块链环境下网络舆情传播信源包括信息生产者、信息传递者、信息分解者和信息消费者， 并且每一個用户都是多重身份的复合体。

１.３区块链环境下网络舆情传播

区块链技术的分布式存储、数据难篡改及可追溯特征可有效监测信息传播行为及网络环境中的虚假信息， 为营造良好的社交网络舆情空间提供了可能。以Ｓｔｅｅｍｉｔ（ｓｔｅｅｍｉｔ．ｃｏｍ）为代表的基于区块链技术的社交媒体网络平台的应用， 促进了学者对于区块链环境下网络舆情传播的研究， 主要侧重于区块链环境下网络舆情的传播规律研究［２２］ 、网络舆情治理策略研究及区块链环境下网络舆情安全传播机制［２３］ 研究等。区块链环境下的舆情传播规律分析，采用网络传播和区块链理论， 提出区块链环境下的网络舆情信息传播概念模型［２４］ ； 通过社会网络分析法确定区块链环境下用户社群的网络结构及信息传播的影响因素［２５］ ； 构建区块链环境下社交网络舆情意见领袖识别模型， 挖掘意见领袖并分析意见领袖影响力［２６］ 等。网络舆情治理环节通过构建基于区块链技术的社交网络舆情风险管理系统模型，分析社交网络舆情传播特征、构成要素、网络结构， 挖掘区块链环境下的社交网络舆情管理对策［２７］ ； 同时利用区块链技术的舆情信息传播的安全性和可追溯性［２８］ ， 构建网络谣言甄别模型， 高效追溯社交媒体平台中传播的虚假信息［２９］ 。

２区块链环境下网络舆情影响因素模型

２.１区块链环境下网络舆情传播过程

结合经典信息传播模式理论和信息生态理论，区块链环境下的网络舆情传播可从传播内容、传播媒介及传播过程３ 个维度进行拆解。从传播内容看，区块链环境下的舆情信息包括链上信息和仍然利用传统信息技术的链下信息； 从传播媒介看， 应用区块链技术的社交媒体平台是网络舆情的传播媒介；从传播过程来看， 复合多种角色于一身的信息源，舆情生产者制造舆情信息， 经过区块链技术或者传统技术编码后形成信号， 借助区块链的传播媒介，在区块链环境带来的噪声和干扰作用下， 运用区块链技术或者传统技术解码， 最后将舆情信息传递给舆情信息接受者， 并将传播效果反馈给网络舆情信息的生产者、传递者和分解者。最终， 形成的信源、信息传播媒介、信息噪声、信息热度和信息传播网络构成了区块链环境下高维时空的网络舆情信息传播生态空间。因此， 本文从信息生态四因子角度构建区块链环境下网络舆情传播过程模型， 并解析区块链环境下网络舆情的传播要素， 如图１ 所示。

区块链环境下网络舆情形成的信息环境。区块链环境是指舆情平台应用区块链技术形成的信息环境， 是舆情用户信息传播的场所和空间。和谐的信息环境对舆情用户的信息获取、交流和传递起到促进作用。相对恶劣的信息环境因为制造了信息流转障碍， 难以满足区块链环境下舆情用户的信息需求。区块链技术在舆情平台的应用所形成的信息环境， 对舆情信息的质量提升、打破信息孤岛、跨越信息鸿沟、降低信息污染和信息降噪方面具有积极的作用。其中， 舆情话题的热度则是刻画区块链环境友好性的关键要素。

区块链环境下网络舆情传播的信息。区块链环境下的信息是网民围绕舆情事件、话题表达所反映的态度、观点和意见的具体内容， 表现形式为在舆情传播中的图片、文本和视频等， 但这并不是区块链环境下舆情信息的关键要素。同传统环境的舆情信息相比， 区块链环境下的部分舆情信息会被应用在区块链技术下的舆情平台通过上链进行存储， 从而既保证舆情信息的真实性， 也是舆情信息追溯的法律存证。因而， 区块链上链存储的图片、文本和视频舆情信息是区块链信息的典型要素。

区块链环境下网络舆情传播的信息技术。区块链环境下的网络舆情平台， 除了应用传统的信息技术以外， 重点应用区块链技术进行网络舆情的管理， 并处理各种舆情信息。作为信息生态理论的信息技术因子， 虽然传统技术、新媒体技术、大数据技术和云存储技术的应用， 为舆情平台的建设及舆情信息的传播提供了一定的技术基础， 但区块链技术在网络舆情信息传播过程中起到重要作用， 同时舆情传播受到区块链技术采用比率的影响。这里的区块链技术采用是指舆情用户之间采用加密数字方法来确认用户身份， 实现点对点的舆情平台数字货币交易， 依托分布式账本和存储技术形成无需中心的可信任舆情信息传播系统。

区块链环境下舆情信息传播主体信息人。信息人是区块链环境下网络舆情传播的主体。同传统环境下信息人一样， 舆情主体可以被划分为舆情信息生产者、信息分解者、信息传递者和信息消费者，这些不同的信息人角色都会做出关注他人的行为，或者被其他舆情用户关注， 反映了网络舆情用户在舆情传播中的影响力。区块链环境下的网络舆情传播主体还可以被区分为区块链上链用户和非上链用户。区块链链上用户是指舆情用户在网络舆情传播过程中允许区块链舆情平台采用区块链技术将其生产的舆情信息上链， 或者允许区块链舆情平台将其舆情信息生产或消费贡献以数字货币的形式予以奖励。区块链链下用户则将传统的信息技术应用于舆情生产和消费过程， 并且以平台积分的形式度量其舆情信息生产和消费的贡献。

２.２区块链环境下网络舆情传播影响因素模型

区块链环境下的网络舆情传播， 主要包括舆情信息的转发、评论、点赞和浏览， 其中的舆情信息既包括上链信息也包括非上链信息。无论是上链信息还是非上链信息的转发数、评论数、点赞数和浏览数， 都可以反映出区块链环境下网络舆情传播的态势［３０］ 。本文在参照相关文献的基础上［１１］ ， 以区块链环境下网络舆情信息传播过程中的转发数、评论数、点赞数和浏览数， 作为区块链环境下网络舆情传播的统计量， 分别从区块链环境热度、区块链信息偏好、区块链技术偏好和信息人影响力４ 个因素对网络舆情传播影响因素模型进行构建， 并提出不同因素对区块链环境下网络舆情传播的影响因素研究假设。

信息环境热度。本文以话题热度来表征区块链环境热度， 用话题热度表征信息环境的方法主要有以下４ 种： ①基于话题信息发布数量、点赞数和转发数来定义话题热度； ②使用Ｋ 近邻方法， 采用点击数作为话题热度标准； ③优化神经网络对话题热度进行度量［３１］ ； ④构建离散话题热度模型， 定义话题热度［３２］ 。上述方法虽然各有优劣， 但均建立在探究话题热度和信息环境热度的密切关联之上， 通过对话题热度的预测来对网络舆情传播情况进行研判［３３］ 。本文以区块链舆情平台提供的话题热度值作为区块鏈环境下网络舆情信息环境热度，并提出以下假设：

Ｈ１： 区块链环境下网络舆情信息环境热度正向影响区块链网络舆情传播

信息偏好。区块链网络舆情传播中， 区块链上链存储的图片信息、文本信息和视频信息是舆情用户区块链信息偏好的典型表现形式。传统环境下，图片信息形式、视频信息形式对舆情话题的传播具有显著正向影响， 并且视频信息形式的影响最大［３４］ 。短视频时代， 短视频形式的跨媒介叙事特征借助社交平台扩大了影响力， 激化舆情发酵并影响了传播态势［３５］ 。本文用舆情信息上链比率来表征区块链信息偏好， 将图片信息上链偏好、视频信息上链偏好、文本信息上链偏好作为区块链信息偏好的二阶变量， 并提出以下假设：

Ｈ２： 区块链环境下网络舆情信息偏好会正向影响区块链网络舆情传播

Ｈ３： 区块链环境下网络舆情信息偏好会正向影响区块链信息环境热度

Ｈ４： 区块链环境下网络舆情信息偏好会正向影响区块链信息技术偏好

Ｈ５： 区块链环境下网络舆情的图片信息上链偏好会正向影响区块链信息偏好

Ｈ６： 区块链环境下网络舆情的文本信息上链偏好会正向影响区块链信息偏好

Ｈ７： 区块链环境下网络舆情的视频信息上链偏好会正向影响区块链信息偏好

信息技术偏好。区块链技术在舆情生态重塑、优化舆情传播过程方面有巨大潜力［３６］ 。舆情用户在区块链舆情平台注册阶段或者舆情信息生产和信息消费阶段， 选择应用区块链技术可以保障其舆情数据产权［３７］ 、彰显其真实性， 并获取数字货币奖励。同时， 能够降低信息传播干扰， 提高舆情信息传播效果， 并影响舆情的演化进程［３８］ 。区块链技术采用比率反映了舆情用户采纳区块链技术参与舆情传播的偏好程度［３９］ 。因此， 本文用区块链技术采用比率统计量来表征区块链技术偏好， 并提出以下假设：

Ｈ８： 区块链技术偏好会正向影响区块链网络舆情传播

信息人影响力。粉丝和关注数量对于舆情传播效率具有重要影响［４０］ ， 并决定舆情用户之间的影响强度和每个用户的影响力及擴散能力［４１］ 。区块链工作量证明机制在舆情用户信息生产和消费过程中得到运用， 并以数字货币形式对信息人的影响力进行经济效益衡量。同时， 计算和挖掘包括意见领袖在内的用户影响力， 能够有效刻画网络舆情传播规律、周期和态势［４２］ 。因此， 本文用数字货币奖励金额来表征信息人影响力， 将粉丝数和关注数作为信息人影响力的二阶变量， 并提出如下假设：

Ｈ９： 信息人影响力会正向影响区块链网络舆情传播

Ｈ１０： 区块链的上链粉丝数会正向影响网络舆情传播中的信息人影响力

Ｈ１１： 区块链的上链关注数会正向影响网络舆情传播中的信息人影响力

２.３区块链环境下网络舆情传播影响因素模型算法

在进行区块链环境下网络舆情传播影响因素间的关系分析前， 首先对模型中变量的计算方式进行界定。

３样本选择及数据结果

３.１样本选择

本文选择应用区块链技术的舆情平台Ｍｉｎｄｓ（Ｍｉｎｄｓ．ｃｏｍ）作为数据源， 展开区块链环境下网络舆情传播影响因素的实证研究。Ｍｉｎｄｓ 平台是一个典型的基于区块链技术的社交网络平台， 该平台于２０１８年迁移到以太坊， 采用链上和链外混合模型处理舆情用户的信息请求， 在一定程度上解决了以太坊网络拥堵问题， 并推出了本地加密令牌Ｍｉｎｄｓ。Ｍｉｎｄｓ 用户可以通过发布舆情信息、点赞、浏览和评论来获得链下ｔｏｋｅｎ， 也可以申请上链获得链上ｔｏｋｅｎ。链上ｔｏｋｅｎ 可以作为数字货币使用， 链下ｔｏ?ｋｅｎ 则除了转换为线上ｔｏｋｅｎ 外， 还可以用于舆情信息的推广。自上线以来， Ｍｉｎｄｓ 受到区块链行业的广泛关注， 并拥有了庞大的舆情用户群， Ｍｉｎｄｓ区块链舆情平台的Ａｌｅｘａ 数据如表２ 所示， 因此研究选择Ｍｉｎｄｓ 平台进行研究分析。

３.２数据获取及处理

本文采用网络爬虫获取数据， 选择＃ｐｕｔｉｎ、＃ｂｅａｕｔｙ、＃ｆｒｅｅｄｏｍ、＃ｃａｎａｄａ、＃ｕｓａ、＃ｂｉｄｅｎ、＃ｖａｃ?ｃｉｎｅｓ、＃ｆｒｅｅｓｐｅｅｃｈ、＃ｃｏｖｉｄ１９、＃ｃａｔ、＃ａｎｉｍｅ、＃ｂｉｔ?ｃｏｉｎ 等热门标签进行采集， 采集内容包括但不限于以下字段， 主索引用户ｉｄ、上链状态、舆情信息标题、浏览数量、转发数量、评论数量、点赞数量、图片信息数量、视频信息数量、文本信息数量、用户链上ｔｏｋｅｎ、用户链下ｔｏｋｅｎ、粉丝用户ｉｄ、关注用户ｉｄ、粉丝用户链上ｔｏｋｅｎ、粉丝用户链下ｔｏ?ｋｅｎ、关注用户链上ｔｏｋｅｎ、关注用户链下ｔｏｋｅｎ、话题热度。截至２０２２ 年３ 月５ 日， 共从１８６ 个一级分类、７９２ 个主题、３ ０２０个话题、７ ０６４个子话题中， 获取到１５６ ２４５条舆情信息数据， 以及用户数据９６ ３２１条。鉴于部分用户数据字段未能在本次采集中完整获取， 研究进一步将上述获取数据和前期研究中获得的Ｍｉｎｄｓ 用户数据进行比对和匹配。

本文数据处理过程包括数据清洗、数据分析两个阶段。数据清洗阶段， 去除重复数据、缺失值数据、乱码数据、检索错误的话题数据后， 截至２０２２年１０ 月１８ 日， 共形成１５５ １２３条舆情信息数据和９２ ０３１条用户数据作为实证研究样本。数据分析阶段， 首先分别将式（６）～式（９） 对应的样本数据集导入Ｓｐｓｓ， 替换缺失值进一步形成规范化数据集。鉴于Ｐｅａｒｓｏｎ 相关系数能够很好地衡量线性相关关系， 本文进而采用Ｐｅａｒｓｏｎ 相关系数对模型进行检验。对于通过检验的数据则进行下一步分析，如果没有通过检验则返回数据清洗步骤， 以查找是否因存在离散值数据或非规范数据而导致未能通过Ｐｅａｒｓｏｎ 相关系数检验。最后， 对通过Ｐｅａｒｓｏｎ 相关系数检验数据进行多元、一元回归分析， 通过显著性、ＤＷ 值、容差、Ｆ值判定模型的有效性， 并获取标准化系数和截距值确定相应模型参数。

３.３数据结果

相关性结果分析。研究结果显示， 区块链网络舆情传播和区块链技术偏好、信息人影响力、区块链信息偏好、区块链环境热度的Ｐｅａｒｓｏｎ 相关系数分别是０.６５５、０.８８４、０.７６２、０.９１９， 显著性概率均为０.０００。说明信息人影响力和区块链环境热度同区块链舆情传播呈现极强的相关性， 而区块链信息偏好同区块链舆情传播呈现强相关性， 区块链技术偏好同区块链舆情传播呈现中等程度相关性。区块链信息偏好和上链图片信息、上链视频信息和上链文本信息相关系数为０.８２８、０.７５８、－０.２８３， 显著性概率均为０.０００。说明以上３ 个因素同区块链信息偏好呈现相关关系， 并且上链图片信息、上链视频信息同区块链信息偏好为正相关、上链文本信息同区块链信息偏好呈负相关； 信息人影响力和上链粉丝用户数量、上链关注用户数量的相关系数为０.９１４、０.１３６， 显著性概率值均为０.０００， 说明上链粉丝用户数量同信息人影响力具有极强的相关性， 上链关注用户数量则同信息人影响力呈现极弱的相关性； 区块链信息环境热度和区块链信息偏好之间的相关系数为０.６３１， 显著性概率为０.０００，说明区块链信息偏好对区块链环境热度有显著正向影响； 区块链技术偏好和区块链信息偏好之间的相关系数为０.７７５， 显著性概率值为０.０００， 说明区块链信息偏好对区块链技术偏好有显著正向影响。

多元回归分析。研究采用ＳＰＳＳ 工具对本文所构建的区块链环境下网络舆情传播影响因素模型进行分析。首先对模型（６） ～ （８） 进行多元回归分析， 结果如表３ 所示， 模型容差最小值０.３０４、ＶＩＦ最大值３.２９０， 符合容差值大于０.１、ＶＩＦ 值小于１０的要求， 各变量没有多元共线。ＤＷ 值均在１～２之间， 自变量没有显著自相关， 模型回归结果具有统计学意义。接着对式（９） 和式（１０） 进行一元回归分析， 自变量显著性均小于０.０５， 表明具有统计学意义， 最终经计算得到的模型（１１） ～（１５）的标准化方程如下：

回归结果表明， 区块链环境热度、区块链信息偏好、区块链技术偏好、信息人影响力对区块链网络舆情传播有正向影响； 图片信息上链偏好、视频信息上链偏好对区块链信息偏好有正向影响， 文本信息上链偏好同区块链信息偏好呈負相关关系。区块链信息偏好对区块链技术偏好有正向影响。区块链信息偏好对区块链环境热度有正向影响。上链粉丝用户数量、上链关注用户数量对信息人影响力有正向影响。区块链环境下网络舆情传播影响因素总体的相关关系如表４ 所示。

４讨论分析

基于标准化系数结果， 各要素对区块链环境下网络舆情传播的影响程度从高到低排列依次是区块链环境热度、信息人影响力、区块链技术偏好和区块链信息偏好。

４.１区块链环境热度对网络舆情传播的影响

区块链环境热度是影响区块链环境下网络舆情传播的最关键因素， 并受到区块链信息偏好的影响。区块链信息偏好正向影响区块链环境热度， 网民越倾向于将视频信息和图片信息进行上链存储，舆情用户对于舆情信息的真实性、可靠性以及舆情信息的丰富性则越具有更高的辨识度， 从而促进舆情话题的衍生、移动与合并， 影响区块链环境热度。营造良好的区块链环境下网络舆情信息环境需要从区块链信息偏好入手， 以上链网络舆情的信息质量及网络舆情的信息内容为基础， 通过逐步扩张上链的信息数量来扩大区块链环境下的网络舆情的传播规模［４３］ 。同时， 为提升区块链环境下网络舆情传播的整体流量， 可通过对区块链社交网络中的内容创作进行信息上链偏好的政策导向［１９］ ， 鼓励区块链上的网络用户通过不断积累区块链社交网络相关经验来加深链上用户的认可度， 激发链上用户的内容创作及信息传播的意愿。借用区块链的链上用户认可度以及对上链信息的质量审查， 进一步推动良好的区块链社交网络舆情信息环境的建设并推动网络空间生态化的构建。

４.２信息人影响力对网络舆情传播的影响

区块链环境下的信息人， 即舆情用户是影响舆情传播的次要因素。舆情用户能准确捕捉舆情信息传播价值， 直观看到参与舆情传播所获得的数字货币奖励金额， 通过物质激励程度、情感作用级别和信息需求满足程度， 对区块链舆情传播起到一定影响。上链粉丝用户数量和上链关注用户数量正向影响信息人影响力， 标准化回归系数分别为０.９９５、０.０３３。可见上链粉丝用户数量是信息人影响力的决定性因素。在Ｍｉｎｄｓ的奖励机制中， 发布的舆情信息被用户浏览、转发、评论和点赞， 都可以获得数字货币奖励， 并且上链的粉丝用户可以直接给该用户转出任意数字货币进行“打赏”。同时， 拥有数字货币的上链用户， 也可以将数字货币转换成Ｍｉｎｄｓ 进行舆情信息推广。在浏览量、评论量和转发量的累计下， 其他用户也能够看到被关注用户的数字货币奖励［４］ ， 从而形成“舆情用户上链→舆情信息发布→数字货币奖励→信息人影响力提升”的区块链舆情信息人影响力提升路径。舆情信息的高质量内容发布与信息人影响力的相互制约和驱动关系， 一方面保证了高影响力用户在网络舆情传播中占据主导地位； 另一方面有利于维护区块链环境下网络内容质量维持在较高水平。在充分保证信息人影响力健康增长的同时， 形成了区块链环境下的网络舆情生态空间的正向自净效应［４４］ 。

４.３区块链技术偏好对网络舆情传播的影响

区块链技术偏好与区块链环境热度、信息人影响力因素相比， 对网络舆情传播的影响稍弱， 但仍然是影响网络舆情传播的因素之一。区块链技术偏好正向影响区块链环境下网络舆情传播。同时， 信息偏好要素正向影响区块链技术偏好因素。区块链社交网络平台由于其具有区块链技术提供的去中心化、分布式存储、数据难篡改和信息可追溯的技术优势， 为营造良好的网络舆情空间提供了技术支撑， 尤其在信息存储和隐私保护方面为链上用户提供了独特性的数据保护及知识存储服务［４５］ 。当舆情用户充分认识到上链存储的视频和图片信息的传播价值、经济价值， 用户便会以推动应用区块链技术来实现其舆情信息传播目标［４６］ 。基于区块链的工作量证明机制可以衡量舆情用户对于该话题的舆情信息生产或消费贡献， 从而获取数字货币奖励来实现经济价值。从区块链舆情空间生态建设角度，应通过普适性教育过程提升网民对区块链技术使用的信息素养能力， 实现主动参与和能动使用区块链社交媒体平台的过程。区块链技术及平台的使用，对蕴含正能量的视频和图片信息可以实施上链行动以实现信息保护， 并对负能量舆情信息形成区块链上链可追溯监管的震慑， 在激发用户自发维持风清气正的区块链舆情生态空间的同时形成良好的舆论监管作用。

４.４区块链信息偏好对网络舆情传播的影响

区块链信息偏好同样对网络舆情传播产生影响。网络舆情中图片信息上链偏好、视频信息上链偏好、文本信息上链偏好的标准化回归系数分别为０ ５７０、０ ４９５、－０ １７９。其中， 图片信息上链偏好和视频信息上链偏好对区块链信息偏好产生正向影响。区块链环境下舆情用户更多选择对图片和视频等辨识度较高、信息价值密度较大的舆情信息采取上链存储形式， 并对图片和视频类信息版权保护意识较强。信息上链偏好则同区块链信息偏好呈现负相关， 主要是因为文本信息目前还是区块链舆情信息平台的主流表现形式。一方面， 文本信息知识产权的唯一性和共有性难以被准确辨识［４７］ ； 另一方面， 大量文本信息上链存储必然加剧以太坊拥堵，降低网民对于区块链信息上链存储的意愿。区块链信息偏好对区块链舆情传播影响最小， 这一结果并不意味着区块链环境下的舆情信息重要性下降， 仅仅反映了舆情信息是否上链对舆情传播影响较小。即区块链环境下， 决定舆情传播的不是网民对舆情信息上链存储与否的行为， 而是信息质量、价值密度和及时性等影响信息价值的关键要素［４８］ 。因此，区块链环境下网络舆情传播的监测和治理， 应更加关注上链信息的特征和信息质量， 而非区块链环境下链上用户的上链信息数量。通过政策导向和数字激励引导链上用户积极创作并上链， 形成具有高价值密度的知识型信息， 形成以知识主题为内核的结构稳定的区块链信息传播社群， 从而营造良好的区块链舆情信息传播生态。

５研究结论

本文基于信息传播模式和信息生态理论， 分析了区块链环境下网络舆情传播过程， 构建区块链环境下网络舆情传播模型， 对影响区块链环境下网络舆情传播的影响因素提出了研究假设， 以及传播影响因素的模型及算法， 采用Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数及多元回归模型对影响区块链环境下的舆情传播影响因素之间关系进行了分析。发现区块链环境热度、区块链信息偏好、区块链技术偏好、信息人影响力是影响区块链环境下网络舆情传播的关键要素， 确定了要素之间的因果关系。研究发现， 区块链环境热度、区块链信息偏好、区块链技术偏好、信息人影响力对区块链网络舆情传播有正向影响。区块链信息偏好对区块链技术偏好有正向影响、对区块链环境热度有正向影响； 上链粉丝用户数量、上链关注用户数量对信息人影响力有正向影响。本文在理论层面拓展了经典信息传播理论和信息生态理论在区块链环境下网络舆情传播领域的应用， 为区块链环境下网络舆情的传播提供理論支撑和算法模型。

实践层面结合典型应用区块链技术的社交网络平台Ｍｉｎｄs，从不同要素层面提出了治理区块链环境下网络舆情生态空间的切实对策。同时， 对区块链环境下网络舆情传播的影响因素进行分析， 对因素间作用关系的现实成因做出解释， 为舆情监管部门后续更好地应用区块链技术进行舆情治理和构建区块链环境下的舆情生态空间提出相应的对策建议。同时， 也为区块链环境下的社交媒体平台新用户的引入及上链信息的激励工作提供了可以参考的建议。

本文的研究也存在一定的局限性。在研究过程中， 仅选择Ｍｉｎｄｓ平台的数据作为样本， 数据源较为单一， 模型验证阶段没有将所有一级分类数据纳入进行全样本验证。同时， 在模型构建的过程中没有考虑宏观政策和经济等环境要素对区块链网络舆情空间的常态化影响。因此， 在未来研究中， 将选择更多的区块链舆情平台， 通过进一步优化模型，对区块链环境下网络舆情传播机理及影响因素的情况进行更深入的机理分析及对比研究。